16.08.2018

404 Mio. $ Verlust in Q2 bei Uber: Kein Ende der Wachstumsstrategie?

Im Vergleich zum Vorquartal steigerte Uber seine Umsätze, aber auch seine Verluste. Die Wachstumsstrategie wird von manchen InvestorInnen inzwischen hinterfragt. Denn kommendes Jahr ist der Börsengang geplant.
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Uber muss Wachstumsstrategie überdenken
(c) Uber: Die selbstfahrenden Autos gehen besonders ins Geld

Vor nicht einmal zehn Jahren gegründet, gilt Uber heute mit Präsenzen in mehr als 600 Städten weltweit als eines der führenden Tech-Unternehmen. Doch so gigantisch das Silicon Valley-Muster-Startup inzwischen ist, es befindet sich nach wie vor im Aufbau. Zumindest wenn man nach den Zahlen geht. Uber müsste das nicht tun, veröffentlichte aber zum wiederholten Male seine Quartalszahlen. Grund dafür ist der geplante Börsengang kommendes Jahr. Die Umsätze konnten im Vergleich zum Vorquartal um acht Prozent, im Vergleich zum Vorjahr sogar um 51 Prozent gesteigert werden. Zu liegen kommt man bei 2,7 Milliarden US-Dollar im Q2.

+++ Uber und Co.: Beschränkungen für Fahrdienste in New York +++

Verlust-Steigerung um 33 Prozent dank Wachstumsstrategie

Dieser beachtlichen Summe stehen jedoch ebenso beachtliche 404 Millionen US-Dollar Verluste im zweiten Quartal gegenüber. Nach 304 Mio. Dollar Verlust im Vorquartal bedeutet das eine Verlust-Steigerung um rund 33 Prozent. Der Grund dafür ist schnell gefunden: Es ist die Wachstumsstrategie. Uber macht noch immer das, was jedes Startup in der Skalierungsphase tut: Es investiert mehr, als es einnimmt. Die Erschließung weiterer Märkte ist dabei ein Kostenpunkt – mit dem klassischen Uber-Service wird man an neuen Orten jedoch schnell lukrativ.

Uber All: Essen, Gütertransport, Lufttaxis, E-Bikes und Tretroller

Mehr ins Geld gehen die vielen (teils geplanten) Erweiterungen des Produkt-Portfolios. Sei es das noch ziemlich bodenständige UberEats (Essensauslieferung), die Lastwagen-Fahrer-Matching-Plattform Uber Freight oder der noch gänzlich in Entwicklung befindliche Lufttaxi-Service Uber Air, dessen Launch für 2023 geplant ist. Dazu kommen das E-Bike-Sharing-Service Jump (ein Startup, das im April um rund 200 Mio. Dollar übernommen wurde), mit dem man bereits nach Europa expandierte und ein E-Tretroller-Projekt, dem der Testlauf im Heimatmarkt San Francisco bevorsteht.

Selbstfahrende Autos schluckten bislang zwei Milliarden US-Dollar

Im Verhältnis mehr Geld als alles andere verschluckt dem Vernehmen nach aber die Entwicklung eigener selbstfahrender Autos. Zwischen 125 und 200 Millionen US-Dollar pro Quartal soll das Projekt laut dem US-Portal „The Information“ in den vergangenen eineinhalb Jahren geschluckt haben. Mindestens zwei Milliarden Dollar sollen in den vergangen drei Jahren insgesamt in die Abteilung geflossen sein. Auch angesichts der schlechten Publicity und einem zeitweisen Test-Stopp nach einem tödlichen Unfall im März, plädieren inzwischen angeblich einige InvestorInnen dafür, das Programm abzudrehen. Selbiges ist mit dem Programm zur Entwicklung selbstfahrender Lastwägen bereits passiert.

Strategie-Wechsel vor dem Börsengang?

Trotz der weiterhin starken Umsatzsteigerung befindet sich Uber also in einer komplexen Lage. Vor dem Börsengang wird man daran arbeiten müssen, die Ausgaben zu drosseln. Denn während für VCs die Inkaufnahme von hohen Verlusten zugunsten eines rasanten Wachstums die übliche Strategie ist, wollen Börsenanleger auch Dividenden sehen. Uber muss quasi den Startup-Modus überwinden und der profitable Konzern werden, der es bereits sein könnte. Ob es ein kluger Schachzug wäre, das Programm zur Entwicklung selbstfahrender Autos abzuschalten, ist dennoch anzuzweifeln. Es mag die teuerste Wette des Unternehmens sein. Folgt man MobilitätsexpertInnen, ist es aber auch jene mit dem größten Potenzial. Fest steht jedoch: Die Wachstumsstrategie in ihrer jetzigen Form muss überdacht werden.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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